Jupyter+Pandasを使ったPostgreSQLパフォーマンス分析
本記事は PostgreSQL Advent Calendar 2019 の1日目の記事です。初日から遅れ気味ですすみません。。 久しぶりの記事ですが、最近はPostgreSQLをゴリゴリと触る感じでもなくなってきているため、本記事もゆるめの感じでお送りしたいと思います。 ■PostgreSQLの「パフォーマンス分析」とは PostgreSQLのパフォーマンス分析は、ざっくり言って、以下のようなステップで進められます。（PostgreSQLには限らないと思いますが） パフォーマンスの状況から、課題について仮説を設定する。 パフォーマンスに関連する何の情報を収集するかを決める。 情報を収集する。 収集した情報を加工し、分析しやすい形式に整える。 分析し、仮説を検証、ないしは何かを発見する。 より深堀り、確証を高めるために、再度情報集をしたり、データを加工、分析したりする。 何か対策を打って、
Jupyter notebookでMySQLに接続する - Qiita
ドーモ、引き続き、この記事もViibarアドベントカレンダーのとある1日の記事でございます。 ここ数日は少しだけデータ分析業をしているので、みんなだいすきJupyterからMySQLにつないでみます。 前提 Mysqlサーバーがローカルにインストールしていて起動済み テストデータとしてdatacharmer/test_dbを使用 Jupyterインストール miniconda3がよいとのことだったので使いたかったのですが、Pythonzはディストリビューション違いは含めたくないというポリシーらしく(ana|mini)condaがありません。なので、pyenvを使うことにしましたが、pyenvはよくわかりません。雑に使ってみます。
Jupyter から PostgreSQL に接続 - Qiita
データベースに保存してあるデータを見るときに、結果を再集計したりグラフで確認できると便利です。また、そのときにデータから読み取ったこと、考えたことをメモしておけるとチームで共有できるようになります。 専用のダッシュボードを作る程でもないけれど、という規模のときは、Jupyter Notebook をフロントエンドとして使うと便利です。 実行環境の用意 Docker を使ってテスト環境を用意します。Jupyter (jupyter/datascience-notebook) と PostgreSQL (postgres) の２つのイメージを使います。 まずは PostgreSQL を立ち上げて、Jupyter はそれにリンクさせます。テストデータは後述の pagila を使いますので、データベース名もそれに合わせておきます。公式の Docker イメージでは、環境変数を与えることで設定できま
Windows環境のPythonからOracleに接続してみる - Qiita
前提はWindows7環境にAnaconda5.2-Python 3.6 versionがインストールしている状態からの手順です。 PythonからOracleに接続するには cx_Oracle、Oracle Clientをインストールします。 cx_Oracle要件確認 http://cx-oracle.readthedocs.io/en/latest/installation.html#overview Python 2.7 or 3.4 and higher. Older versions of cx_Oracle may work with older versions of Python. Pythonのバージョンは、3.6.4なのでOK! Oracle client libraries. These can be from the free Oracle Instant Cl
Jupyterインストール - Qiita
とあるきっかけでZeppelinというウェブベースのノートブックサービスの存在を知りました。恥ずかしながら、こういった「ノートブックの中でコードが実行できる」というものを全く知らなかったので、Pythonの学習記録を残すにはよいのではないかと興味を持ちました。 少し調べてみると、ZeppelinでもPython連携は可能みたいですが、よりPythonに近いものとして、Jupyterというものがある、ということで試しに導入してみました。 環境 Windows10(64bit) Anaconda3 4.3.1(これを入れると、jupyter_core 4.3.0がインストールされる) Anaconda導入 公式によると、Jupyterは単体でのインストールではなく、Anacondaの一部としてインストールするのが推奨のようです。 またまた不勉強ですが、Anacondaも知らなかったので調べたと
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GitHub - catherinedevlin/ipython-sql: %%sql magic for IPython, hopefully evolving into full SQL client
Miscellaneous/Oracle_Jupyter/Oracle_IPython_SQL_magic.ipynb at master · LucaCanali/Miscellaneous
Jupyter NotebookでOracleデータベースに接続する